北京技术维护
技术维护人员负责确保公司的硬件设备和软件系统始终保持良好运行状态。他们需要定期进行设备检查、维护和维修，以确保设备的稳定和安全性。另外，技术维护人员还需要及时更新和升级软件系统，以保持其功能完整和安全。此外，他们还负责解决员工在日常工作中遇到的技术问题，并提供必要的培训和支持。技术维护人员通常需要具备良好的沟通能力，能够清晰地向员工解释技术问题，并提供有效的解决方案。总之，技术维护人员的工作是确保公司的技术设备和系统始终保持高效、安全和稳定。
薪酬概览
平均月薪
¥15100
中位数 ¥12000 ｜ 区间 ¥11100 - ¥19200
数据来源：谈职全网27份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
55.6% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
23
对比上月：岗位减少13
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 9.5% |
| 1-3年 | 14 | 66.7% |
| 不限经验 | 5 | 23.8% |
热招职位
1、负责远程及现场技术支持，涵盖售前与售后全流程；
2、执行混合储能逆变器及电池储能系统(BESS)的调试、故障排查、固件/硬件升级；
3、向总部提交产品故障报告并持续跟进，需包含清晰的问题描述；
4、定期分析混合储能系统运行数据，评估设备性能；
5、主动对接安装商与经销商，提供良好的客户服务体验；
6、建立技术问题长效跟踪机制，维护与合作伙伴的良好关系。
1. 为客户导入和开发玄铁RISC-V IP和技术设计赢取胜利机会；
2. 负责RISC-V CPU IP产品的技术宣讲，对玄铁产品、服务和友商保持高标准的技术知识；
3. 积极拓展客户，保持对领域的动向和客情变化的敏感度；
4. 与Sales团队合作，提供技术知识和支撑，与潜在客户建立和维护良好的客户关系，介绍和推动玄铁RISC-V IP的design in；
5. 与技术工程团队合作，确保客户需求和产品的匹配度，确保客户项目的顺利落地。
1、迅速响应客户需求，为海外客户提供技术支持服务，维护客户满意度；
2、通过现场、邮件，电话等方式协助销售同事和客户处理售后相关问题；
3、管理处理常规客户工单以及质量问题，主导处理重大质量问题和客诉，管理客户对服务的满意度；
4、监督并反馈当地一级团队和服务商的服务表现；
5、负责开发关键市场的当地服务网络，即服务商的引入、包括评估、谈判、合同评审等；
6、主导组织内部经验积累，定期组织内部赋能培训，提升团队整理能力。
1、客户需求对接与方案制定：精准把握海外客户对于户用储能系统的需求，提供定制化的产品解决方案，涵盖系统配置、容量规划等，助力客户实现能源管理目标。
2、技术沟通与答疑：与海外客户开展技术交流，及时且准确地解答客户在产品技术层面的疑问，包括系统原理、性能参数、兼容性等问题，增强客户对产品的信任。
3、市场调研与情报收集：密切关注海外户储市场动态，收集政策法规、竞争对手产品信息等，为公司产品优化与市场策略制定提供依据。
4、项目支持与跟进：协同销售团队，参与海外项目前期技术评估，跟进项目进展，保障从方案设计到交付环节的技术可行性与连贯性。
工作内容：
1、负责日常资源交付、变更、巡检、告警处置与故障恢复工作，沉淀输出标准化操作流程；
2、参与可观测体系、容量管理、混沌工程、流量调度等方向的平台与体系持续优化演进；
3、主导基于大语言模型（LLM）的运维智能体（AI Agent）、AI工作流方案设计，落地运维数字人、AI巡检、AI根因分析等AIOps业务场景。
任职资格：
1、本科及以上学历，拥有3年及以上AI开发或运维相关工作经验；
2、熟练掌握Python/Go至少一门编程语言者优先；
3、熟悉Linux操作系统，了解Kubernetes(K8s)基础概念；熟练使用Prometheus、DNS、CDN、CICD、Nginx等常用中间件与服务，具备传统运维故障排查、自动化脚本编写实操能力；
4、了解可观测、容量管理、高可用容灾架构、混沌工程、流量调度相关知识，拥有大规模集群稳定性保障实战经验优先；
5、熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流Agent开发框架，掌握MCP、技能插件（Skills）、Prompt&RAP、多智能体规划相关技术；
6、具备优秀的问题拆解、逻辑分析、跨团队沟通协作能力，学习主动性强、自驱力突出。
工作内容：
1、负责日常资源交付、变更、巡检、告警处置与故障恢复工作，沉淀输出标准化操作流程；
2、参与可观测体系、容量管理、混沌工程、流量调度等方向的平台与体系持续优化演进；
3、主导基于大语言模型（LLM）的运维智能体（AI Agent）、AI工作流方案设计，落地运维数字人、AI巡检、AI根因分析等AIOps业务场景。
任职资格：
1、本科及以上学历，拥有3年及以上AI开发或运维相关工作经验；
2、熟练掌握Python/Go至少一门编程语言者优先；
3、熟悉Linux操作系统，了解Kubernetes(K8s)基础概念；熟练使用Prometheus、DNS、CDN、CICD、Nginx等常用中间件与服务，具备传统运维故障排查、自动化脚本编写实操能力；
4、了解可观测、容量管理、高可用容灾架构、混沌工程、流量调度相关知识，拥有大规模集群稳定性保障实战经验优先；
5、熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流Agent开发框架，掌握MCP、技能插件（Skills）、Prompt&RAP、多智能体规划相关技术；
6、具备优秀的问题拆解、逻辑分析、跨团队沟通协作能力，学习主动性强、自驱力突出。
1. 推进供应链 AI 应用方案落地实施
依据供应链数字化开发团队和 AI 开发部门输出的 AI 应用设计方案，完成需求细化、系统集成、环境配置、联调测试及上线交付，保障 AI 能力按既定计划投入业务使用。
2. 负责供应链 AI 工具日常运维与持续优化
承担 Skill Agent 的运行监控、日志分析、性能监控与告警配置、提示词（Prompt）调优、知识库维护、权限管理及故障处置；基于使用数据与用户反馈，开展轻量级功能优化与规则迭代。
3. 开展轻量级开发与一线技术支持
运用 Python、SQL 等工具完成数据预处理、API 对接、自动化报表生成等开发任务；为供应链相关岗位用户提供操作培训、使用指导及问题响应，提升工具应用效能。
4. 协同跨部门完成技术对接与集成
理解供应链业务逻辑与核心系统数据结构及接口规范，准确传递业务约束与集成需求；与 AI 开发工程师、业务系统开发工程师协作，明确接口定义、数据映射关系、测试验证标准及上线协同机制。
5. 组织 AI 工具推广与应用能力建设
制定分角色、分场景的推广计划与标准化培训材料，组织开展实操培训与应用辅导；建立用户反馈收集与分析机制，支撑 AI 应用持续改进。
6. 负责 AI 应用数据安全与合规管理
确保 AI 工具数据处理符合公司信息安全规范，敏感数据脱敏处理，API 凭证安全管理，操作日志审计追踪；配合 IT 安全部门完成安全评估与合规检查。
1、主导多模态大模型（eg: deepseek、lama、qwen）的工程化落地，设计数据清洗-训练-推理全链路优化方案；
2、构建可复用的工程模块（如自动标注系统、场景仿真工具、测评平台），支持算法快速迭代；
3、攻坚大模型系统优化技术（模型压缩、硬件加速），让大模型能顺利落地各个业务场景；
1、构建终端电子产品显示测试架构，负责显示触控特性测试需求分析、测试方案设计，测试策略制定，对验证质量负责；
2、承担显示触控系统级验证测试工作，负责特性需求分析，测试方案设计，质量评估，进行显示特性功能验证、性能验证、可靠性验证、效果验证，并对显示问题进行初步问题定位；
3、负责显示触控自动化测试方案设计与执行，白盒化精准测试；
4、显示触控驱动芯片测试，规格及显示特性验证；
5、建立显示体验的测试评价体系，探索和创新研究为终端电子产品规划输入有价值的机会点，建立以人为中心的产品测试方法，协助提升显示效果竞争力和用户体验；
6、负责显示触控测试技术演进规划和落地，与业界TOP技术交流和合作，提升测试能力，提高测试效率和测试质量，持续构建TOP1的显示测试竞争力。
1. 工作经验： 计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历，2 年以上 AI 算法相关工作经验，具备扎实的深度学习理论基础。
2. Agent 与 LLM 实战经验：
● 精通 AI Agent 开发范式，有复杂多智能体系统设计与落地经验；
● 深入理解 LLM 底层原理，具备 SFT、DPO 等大模型微调与对齐的完整项目经历；
● 熟悉 RAG 技术栈，有处理大规模私有数据检索与融合的实际案例。
3. 强化学习与决策优化： 熟悉强化学习（RL）基本理论，有将 RL 应用于序列决策、推荐系统或广告竞价场景经验者优先。
4. 工程与架构能力： 精通 Python 与 PyTorch，具备优秀的系统架构设计能力。熟悉 Linux 环境下的分布式训练与高性能推理优化（如 vLLM, FlashAttention）。
5. 业务洞察与沟通： 具备敏锐的业务洞察力，能够将复杂的商业逻辑抽象为 Agent 任务流。拥有良好的跨团队沟通能力，能高效协同产品、工程及业务方推动项目落地。
6. 加分项：
● 在 KDD、ICLR、NeurIPS 等顶级会议发表过 Agent 或 RL 相关论文；
● 有广告算法、客户增长或大规模运筹优化背景；
● 在开源社区有高质量的 Agent 框架贡献或独立开发过成熟的 Agent 应用。
- 标杆物企物业项目管理经验- 精通属地物业管理条例及业委会工作流程- 具备出色的资源整合、团队管理、关系处理、任务落地能力
岗位核心价值
负责公司大算力 AI 集群（含 B/H 系列高端卡、国产算力卡）的架构设计、搭建部署、运维优化与国产化适配，支撑大模型训练、自动驾驶等核心业务的高效稳定运行，打造高可用、高性价比的算力基础设施。
核心工作职责
1. 大算力集群自建与架构设计：主导超大规模 AI 算力集群（数千 P 级）的自建规划，包括硬件选型（GPU/B/H 系列卡、国产卡等）、网络拓扑设计（InfiniBand/ROCE）、存储架构（分布式存储）、集群调度系统搭建，确保集群性能达标、扩展性强。
2. 高端 GPU 加速与优化：具备 NVIDIA B 系列、H 系列高端算力卡的实战经验，负责卡级性能调优、并行计算加速（TensorRT/MPI/NCCL）、显存优化，解决大模型训练 / 推理中的算力瓶颈问题。
3. 国产算力卡适配落地：主导国产算力卡（阿里PPU、华为昇腾等）的适配工作，包括驱动安装、框架适配（TensorFlow/PyTorch/MindSpore）、模型迁移与性能调优，实现国产算力与业务场景的深度融合。
4. 集群运维与稳定性保障：负责算力集群的日常运维，包括硬件故障排查、集群监控告警（GPU / 网络 / 存储状态）、资源调度优化、灾备方案设计，保障集群全年高可用性（99.9% 以上）。
5. 技术沉淀与迭代：跟进业界大算力集群技术趋势（如新型 GPU、网络协议、调度系统），输出技术方案与最佳实践；搭建集群运维自动化工具，提升运维效率。